基于路面识别的车辆半主动悬架控制研究

发布时间：2017-11-07 09:31

  本文关键词：基于路面识别的车辆半主动悬架控制研究

  更多相关文章： 车辆行驶动力学 半主动悬架 路面识别 多目标优化 可控阻尼减振器 预测控制 自适应神经模糊网络

【摘要】：可控悬架系统的概念在近四十年间得到了广泛的关注。半主动悬架作为可控悬架系统中的重要研究方向,具有功率消耗低、改装难度较小以及平顺性改善程度与主动悬架系统相近的特点,已较多地应用于高端量产乘用车辆中。半主动悬架控制在本质上是动行程约束下以平顺性和操纵稳定性加权组合为目标函数的多目标动态优化问题。针对平顺性与操纵稳定性的本质矛盾,如何选取优化问题中的目标函数成为了当前半主动悬架研究中的难点。本文首先将此难点其归纳为四个问题,之后围绕这些问题,以路面识别为手段,进行了半主动悬架系统控制算法研究,并对四个问题进行了逐一解答。具体研究内容包括:针对半主动悬架系统的性能矛盾问题,选取当前最具有代表性的五种典型算法进行了性能仿真分析。提出了修正的可调阻尼减振器延时模型,对不同延时下半主动控制算法性能进行了综合分析,根据半主动悬架系统中乘坐舒适性与操纵稳定性两者间的矛盾,提出了基于路面识别的车辆半主动悬架控制这一控制方法。针对路面识别问题,考虑到当前路面识别方法中依赖系统模型以及响应信息利用率不足的问题,提出了基于悬架系统响应的时域以及统计特征两类全新的路面识别方法。其中时域识别方法将路面识别创新性地转化为逆向模型识别问题,通过系统辨识的方式实现路面输入的高精度识别,进而针对信号噪声问题,提出了ANFIS-GMDH建模方法,提升了染噪系统识别精度。路面统计特征识别方法基于不同激励产生响应的时频差异进行,并分别通过仿真以及台架实验的方式进行了算法验证。所提出的路面识别方法为半主动悬架控制施加提供了基础。针对如何将路面信息与车辆半主动悬架控制相结合这一问题,提出了基于路面统计特征的混合悬架控制以及基于路面时域信息的模型预测控制两种控制方法。根据路面统计特征,将车辆性能转化为以控制参数为自变量的解析表达式,采用NSGA-II算法对此多目标优化问题(MOOP)进行求解,实现了基于路面统计特征信息的车辆半主动悬架混合控制,解决了混合控制参数选取的问题;根据路面时域信息,采用混杂模型预测控制(Hybrid MPC)实现了四分之一车辆以及半车轴距预瞄控制,解决了半主动悬架中状态以及输出力约束问题。实现了路面识别与半主动悬架系统性能目标函数选取的有机结合。
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.33

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本文编号：1151849